Twitterメンションに基づいてChatGPTが記事の取り消しを予測できるか？

核心概念

TwitterメンションとChatGPTは、問題のある記事の未来の取り消しを予測するために有用である。

摘要

• 問題のある研究記事を早期に検出する重要性に焦点を当てた研究。
• 3,505件の取り消し記事とそれに関連するTwitterメンションを分析。
• Twitterメンションは、記事の取り消しを予測する上で有効であることが示唆されている。
• ChatGPTは他の方法よりも優れたパフォーマンスを示しており、人間の判断を補助する可能性がある。

取得データと手法

• Coarsened Exact Matching（CEM）法を使用して非取り消し記事とマッチング。
• 4つの機械学習モデル（Naive Bayes、Random Forest、Support Vector Machines、Logistic Regression）を適用。
• ChatGPT（GPT-3.5およびGPT-4）も使用された。

結果

• 人間の予測結果がベースラインとして使用され、TwitterメンションやChatGPTなどの方法が比較された。
• ChatGPTは人間の判断と一致する傾向があり、他の方法よりも優れたパフォーマンスを示した。

統計資料

Manual labelling results indicate that there are indeed retracted articles with their Twitter mentions containing recognizable evidence signaling problems before retraction, although they represent only a limited share of all retracted articles with Twitter mention data (approximately 16%).
Using the manual labelling results as the baseline, ChatGPT demonstrates superior performance compared to other methods, implying its potential in assisting human judgment for predicting article retraction.

引述

"Critical Twitter mentions can serve as catalysts in the retraction of problematic articles."
"ChatGPT offers an important advantage over other methods – it can provide reasoning for its predictions."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Can ChatGPT predict article retraction based on Twitter mentions?

by Er-Te Zheng,... 於 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16851.pdf

深入探究

どうすれば異なる種類の記事取り消しを特定するためにTwitterがどれだけ効果的か調査できますか？

この研究では、人間の予測結果をベースラインとして使用し、Twitterメンションが将来の記事取り消しを予測する能力を検証しました。人間の予測結果から得られた情報に基づいて、批判的なTwitterメンションは未来の記事取り消しを正確に予測する可能性が高いことが示されました。具体的には、約16%程度の再考察された記事がその関連するツイートに問題点を示唆する具体的な証拠を含んでおり、これらは将来の再考察を暗示しています。したがって、Twitterメンションは問題ある記事や科学情報伝播中の誤情報拡散への警告システム強化に有望なポテンシャルを持っています。

ChatGPTなどAIツールが科学出版業界に与える影響は何ですか？

ChatGPTや他の大規模言語モデル（LLM）は科学発見促進で注目されており、本研究ではそれらが研究倫理向上に貢献できる可能性も明らかとなりました。特にChatGPTは人間と同等以上の精度で文章アノテーションタスク実行可能であり（Gilardi et al., 2023）、今回その能力を科学出版業界向け応用したことから新たな展望も開けつつあります。一方、「So what if ChatGPT wrote it?」（Dwivedi et al., 2023）論文でも指摘されているように適切ではなく利用すれば科学出版業界倫理面へ潜在リスクも存在します。従って今後必要不可欠な点は適切社会データトレーニング及びチェックプロセス改善です。

将来的な研究では、さらなるコンテキスト要因や異なるプラットフォームから読者コメントを組み込むことが考えられますか？

今回採用した手法では主要SNS「Twitter」以外他プラットフォームコメント分析未実施です。「Facebook」「Reddit」といった多様プラットフォームコメント導入次第更広範囲データ源提供・公衆意見把握可能性増加します。
また、「Claude」「PaLM」「LaMDA」という他大規模言語モデル導入比較分析追求重要です。「ChatGPT」と「人間」両方評価基準使わせ頂き各々方法効果比較評価推進致します。
これまで以上多角化解析手法活用次第早期問題発見及び良質論文保障支援成立期待感じます。